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蚂蚁技术开源两大看点:专攻“卡脖子”,扎根“基础软件”
7月28日,蚂蚁集团基础设施技术委员会主席何征宇在2022年开放原子全球开源峰会上发表了题为“开放自研核心基础软件技术 携手探索技术高地”的主题演讲。 何征宇阐述了蚂蚁的开源战略理念——蚂蚁开源,就是要把最核心的自研基础技术开放出来,助力社区发展和行业技术突破;介绍了蚂蚁的核心技术开源版图,以及共同应对开源挑战的思考和行动。 以下内容来自何征宇的演讲内容: 1 开源是技术生态的生命之水 也是蚂蚁的核心技术战略 开源是维护技术生态健康发展的源头。开源开放,推进真正的可信技术的创新,才能真正推动技术的突破和产业
AI科技评论
2022-08-26
3310
WWW`22丨中科院信工所提出:面向多场景低资源加密流量分类的加密流量预训练技术
1 研究简介 加密流量分类在网络负载管理和安全威胁检测中逐渐成为自动识别目标应用、服务和协议的主要方式。现有的模型通常使用大规模带有准确标注的会话样本来提取流量深层的可识别特征,比如证书链、包长序列和方向序列。但是在网络环境(例如局域网)中,流量包含的场景多样,这些方法不具备健壮的通用能力来适应不同场景下的迁移,以及在小规模的标注样本下达到预期效果。 在WWW 20222这篇文章中,中科院信工所的研究者提出了一种流量表征模型, ET-BERT,有效学习无标注流量中的隐式关系,从而提升不同场景下流量分类的效
AI科技评论
2022-03-17
1.6K0
Yann LeCun最新发声:自监督+世界模型,让 AI 像人类与一样学习与推理
作者 | 维克多、西西、王晔 编辑 | 陈彩娴 如何突破当代人工智能(AI)的瓶颈?不同学者存在不同观点。 总体来看可以概括为两类,其一监督学习者,提倡通过改善数据标签质量,从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达,提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。 其二,无监督学者,例如Yann LeCun,提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 近日,Yann LeCun在meta AI(原Facebook)官方博客上以及IEEE采访中,深度阐述了他的自监
AI科技评论
2022-03-03
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ICLR 2021 | 基于自监督学习的小样本分类,代码已开源
深度神经网络往往要求为每个新任务收集大量标记训练数据,实用性也因此受到限制。给定来自一组源任务的数据,有两种迁移学习方法可以克服这种限制:小样本学习 (FSL) 和自监督学习 (SSL)。前者通过在源任务中设计元集(episode),模拟使用少量标记样本解决新任务的挑战,从而学习“如何学习”。相比之下,后者在所有源任务中利用无标注的代理任务来学习可泛化的特征表示。
AI科技评论
2021-07-03
1.4K0
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